【摘 要】
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当前用电数据类型繁多、数量庞大、窃电手段多样化,仅采用传统用电数据对比存在耗时耗力、精度较低的缺陷.本文基于BP神经网络强大的学习能力和反馈纠错能力,建立反窃电嫌疑分析模型.实例验证结果表明,采用构建的防窃电嫌疑分析模型的整体判定准确度保持在96％以上,具有很高的精度,能很好地满足使用电网监督要求.
【机 构】
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国网四川省电力公司绵阳供电公司,绵阳621000
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当前用电数据类型繁多、数量庞大、窃电手段多样化,仅采用传统用电数据对比存在耗时耗力、精度较低的缺陷.本文基于BP神经网络强大的学习能力和反馈纠错能力,建立反窃电嫌疑分析模型.实例验证结果表明,采用构建的防窃电嫌疑分析模型的整体判定准确度保持在96％以上,具有很高的精度,能很好地满足使用电网监督要求.
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